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缺乏数据的智慧环卫平台必然废弃——论环卫数字化如何成功落地

放大字体 缩小字体 发布日期:2021-04-26 11:02:00   浏览次数:54
核心提示:关于缺乏数据的智慧环卫平台必然废弃——论环卫数字化如何成功落地的最新消息:2021年4月22日上午,由中国环境卫生协会举办的第四届(2021)城乡环卫一体化发展论坛在革命圣地福建古田盛大召开,森鹏科技应邀参加并由森鹏物联智慧环卫产品总监常锋涛发表&ldq


2021年4月22日上午,由中国环境卫生协会举办的第四届(2021)城乡环卫一体化发展论坛在革命圣地福建古田盛大召开,森鹏科技应邀参加并由森鹏物联智慧环卫产品总监常锋涛发表“数字时代下,环卫企业如何成功数字化转型”的主题演讲,得到与会领导的广泛关注和高度评价,常锋涛对当前环卫行业数字化转型的现状、痛点、可落地解决方案做了深入浅出的总结分析,为环卫企业成功数字化转型,实现降本增效提供了清晰的路径参考!

以下是接近6000字演讲全文,干货满满,尽情享用!

好,各位行业领导、大咖、精英大家上午好!我是来自森鹏科技的常锋涛,森鹏最近几年一直在做环卫运营数字化落地的探索和实践,我们调研了60多家大中小型环卫企业,对目前环卫企业数字化转型情况做了一些总结和思考,今天也很荣幸能在此与大家分享交流。今天我的分享主题是“数字时代下,环卫企业如何成功数字化转型”,我接下来想从这几个方面做一些分享,环卫企业数字化转型必要性的底层逻辑、数字化转型成功后的理想价值、企业在转型过程中为什么总是“难以落地”、数字化成功转型的关键逻辑、数字化转型的正确路径、森鹏物联数字化解决方案、行业痛点的其他解决方案展开汇报。

1、数字化的变迁

在进入主题之前,我想先阐述一下,于我们环卫行业,怎么看数字时代,我们回顾消费互联网二十年的发展,其实是让我们个人的生活数字化的一个过程,而且这个数字化程度已经很高啦,我们的衣食住行、文化娱乐、资讯信息都完全数字化了,这个我想不必多讲,大家都很有感受,我们今天讲的这个数字时代更多的是指社会生产的数字化,无论是最近几年比较火热的工业互联网、产业互联网,还是国家十四五规划中对“推进数字产业化和产业数字化”的政策指导,都在说明未来十到二十年是加速社会生产数字化的时代,通过数字化带来的生产效率的提升以及生产模式的改变,也成为产业转型升级的重要驱动力。包括我们的敬爱的曹博士也一直做很多努力,来推动环卫产业数字化的升级。所以我今天的主题更多的是环卫企业如何成功实现数字化转型,少走弯路的一些思考。

2、环卫企业数字化转型必要性的底层逻辑

在环卫领域,环卫数字化的趋势,我想各位行业领导都早已认识到了,但今天我想在底层逻辑上做简单分享,好,谈起咱们环卫运营,我想所有的管理活动都围绕三件事来展开,第一,如何把“活”干好,第二,在活干好的基础上,如何提升作业效率,第三,如何控制成本,把活干的好、干的快,成本又是最低的。但是咱们环卫作业的特点是,人多、车多、作业面分散、作业模式复杂,你怎么知道工人是否按照要求作业,举个例子,计划要求一辆洒水车,上午去将两条路做一遍保洁洒水,司机有没有按时出车、是否真的全覆盖洒水一遍,你不知道,或许司机为了省点油(因为很多车队有油耗的考核),他只洒了一半,但不可能每辆车都安排个监督人员一直盯着他,所以怎么及时知道工人是否按照作业要求保质保量完成任务,是管理的难点,如果你没有作业过程场景还原,你就很难知道现在的要求是否合理,比如线路规划、工作量分配、出勤时间等是否合理,你的效率就很难得到优化,这就造成整体效率一直提不上来,包括管理上的大量表格的人工录入统计,耗费很多基层管理人员的时间,问题是数据还不一定真实全面和及时,都造成了整体效率的低下,再一个关于成本控制,能耗、车辆维修维保的过程中怎么控制,传统的管理手段很难满足管理需求,而我们引入数字化手段,将作业过程全部数字化记录,就可以将作业过程真实还原,也可以叫数字孪生,通过云计算将管理者关注的指标直接呈现出来,作业过程中的问题将暴露无疑,管理者就有的放矢了,过程成本也很清楚,各种数据自动生成,整体效率和成本就能得到提升和控制;最终实现闭环的管理,不断的推动降本增效保质量持续优化!另外环卫市场化的不断加速,大型环卫服务公司项目越来越多,招聘优秀管理人才成本很高,实现数字化、标准化运营,将优秀管理人才的经验沉淀到平台上,降低管理能力的门槛,也是环卫数字化的内驱动力,这里面的例子很多,在这里就不多讲了,我们认为这就是环卫数字化进程的底层逻辑;

3、数字化成功后的经济价值

以下是我们做的一些数字化价值总结,我想不用多讲,大家都很能达成共识,如果用一句话总结,我想是数字化能让运营场景真实还原,过程成本透明,让管理者及时发现问题,解决问题的管理工具,最终形成数字资产,提升企业竞争力!

(1) 业务场景完整还原再现,让企业运营变的更透明,帮助企业发现问题。

(2) 企业运营数据量化,让企业资源得到合理分配。

(3) 让各层级的管理趋于真实对生产结果更有指导性。

(4) 让各类数据融合产生更大价值,提升管理效率、降低运营成本。

(5) 让管理决策和激励措施为结果服务,数据分析驱动科学决策,让管理有据可依,帮助企业解决问题,规避成本漏洞。

(6) 智能管理将变得越来越简单,帮助企业优化人才结构,解决项目管理人才缺失问题。

(7) 成本核算变的简单、准确,为企业在市场激烈竞争中提供更多的商业预测和评估。

4、数字化为什么总是“难以落地”

在环卫数字化的进程中,我们在座的各位领导都尝试过,有的甚至是多次尝试,但最终都是不尽人意,远远没有达到预期,包含行业的头部企业,我们前一段都有深度的交流,在这里我就不提名字了,都是国内第一梯队的大型环卫服务公司,所以我们总结了一下数字化转型失败的核心原因,拿来与大家分享。我们经过调研发现,95%的环卫企业都至少尝试过一次数字化转型,载体是智慧环卫平台,我想确切的说应该是基于定位视频的简单信息化平台,现在都基本是瘫痪状态,为什么呢?原因很共性,就是PPT上写的,平台能自动获取的数据很单一,就是定位和视频,其他的关于业务的数据全部需要人工录入,而且是层层录入,我们可以想象其中的工作量,相当于上了平台后没有提示效率反了增加了工作量,从工人到基层管理者是抵触的,另外基于人性特点、个人利益等因素,导致数据失真,最后管理者看到的是一个不及时、不全面、失真的数据,就不能真实还原作业场景,对运营指导没有意义,管理也逐渐对数字化失去信心。最后平台变成了一个“门面”的存在,对环卫运营失去价值。最终企业浪费了时间和金钱。

5、企业数字化成功转型的关键逻辑

所以我们认为企业数字化成功转型的关键逻辑是三步走,第一是平台要能自动获取作业大数据的能力,这里面要特别强调是“自动”和“大数据”这两个词,“自动”就不用讲了,目的是保证数据的客观、准确、及时,“大数据”主要指的是能够完全支撑作业场景还原的所有数据要素,不简单是指定位和视频,在这个要插一句,您现在用的平台只能看个轨迹,是您想看的要素吗?比如一台清扫车,只看轨迹能放映他的扫地情况吗?我想你关注的应该是它在哪里扫了,哪里没扫,扫了多少公里?多长时间?所以一定要有作业模式的自动采集,包括能耗、车辆健康状态等,第二步,自动采集的大数据按照业务需求计算,还原作业场景并生成各种管理报表,最后,自然的就达到了赋能各层级管理者的目的了,关于赋能的关键,我们的理解是数字化后一定要先能帮到基层管理者,让他们的工作变得简单标椎化,把主要的精力放在具体问题的解决上,这个数字化转型就接近成功了,因为基层用好了,高层看到的数据才是准确的,才具有指导价值!

6、企业数字化成功转型的路径

所以我们总结了企业数字化转型的路径,这个路径的关键其实就两点,第一是企业高层必须充分认识到数字化的价值,并在各层级统一认识,第二是在建设平台的时候,一定要确保数据是自动、全面的采集,否则失败的风险就会很高!

7、森鹏物联数字化解决方案

森鹏物联针对作业大数据采集自主研发一整套智能硬件,可以满足作业车辆、人员的全作业要素自动采集,包括车辆底盘发动机故障数据、新能源车辆三电数据、作业状态数据(扫盘转速、角度、AI识别路面清洁度、各种洒水状态、作业水量等、违规作业状态等)、能耗、司机驾驶行为、垃圾重量等关键业务数据,通过云计算将作业场景真实还原,输出9大功能模块,150余中业务数据报表,覆盖企业从基层到高层的管理需求!这里面要重点介绍一下,除了业务数据自动采集,我们还能采集车辆底盘数据如发动机故障数据、新能源三电数据,指导维修维保,耗损件更换,让维修维保的费用透明可控,降低折旧成本;您可能要问这个成本能降多少,我们有个案例数据,维修维保、耗损件费用在没有控制之前占整体维保费用的30%,主要体现在几个方面,车辆故障不及时维修,造成维修事故,比如本来300元解决的问题,形成维修事故后可能要8000元,另外是维保费用,出现续保费用现象频发,而公司层面没有一个客观的数据来评判,造成这种现象无法得到有效控制!等等这样的例子还有很多,不一一列举,总之一句话,你采集的数据越多,你可以控制成本地方就越多,森鹏方案在数据采集方面,有绝对的优势,我们为什么敢说这句话,我接下来简单介绍一下森鹏的能力模型,大家就比较清楚了!另外插一句,我们的方案已经得到国内头部环卫企业的认可,在此不便多说啦!这一页使我们的平台功能模块组成,如果大家有兴趣,我们在会场外有个小的展示台,我们的同事可以给您详细的介绍!

8、森鹏能力汇报

我想通过几个关键词,简单介绍一下,2011—森鹏2011年成立,是商用车电控系统和信息化解决方案提供商,我简单解释一下电控系统,就是整车跟电控有关系的核心控制模块,比如全液晶仪表、中控显示屏、ECU、BCM、上装控制器等,这块主要服务与商用车厂,信息化解决方案主要是指为这些商用车的使用企业提供物联网行业应用解决方案,比如环卫行业,通过自动采集环卫车辆作业大数据,用过云计算开发数字化运营平台,帮助企业实现数字化转型,实现降本增效;15—15是代表我们核心研发人员平均有15年的CAN电子架构研发经验,可能大家很多还不了解CAN,我用一句话总结,CAN电子架构是目前车内电子通讯的主流也是最先进的通讯架构,这里面牵扯到整车电器设计知识,在此我不多讲了,129—森鹏硬件研发129人,领先——在国内商用车电控技术处于领先地位,与国外技术处于同等水平,伙伴——在环卫电控系统领域,已经与31家环卫车厂形成合作供货关系,森鹏有能力采集市面上全部车型的业务需要的作业数据;2018——2018年森鹏物联网成立,专注在环卫、公交领域进行数字化技术赋能,68—目前数字化研发团队68人,66%—森鹏科技软硬件研发人员占比66%,所以森鹏是一家在环卫领域具备软硬件一体研发能力素质模型的技术公司。右边这个图片就是我们的整套环卫电控系统,是给环卫车厂配套的前装产品线。这里面包含底盘电控(仪表、BCM、配电模块等),上装电控(上装控制器、中控屏、控制面板灯),这里面牵扯到很多整车电控设计的专业知识,在此不再多讲,有兴趣的化可以会下交流!在这里补充一点,我们硬件研发团队中有30%来自各大车厂和国际一流车载电子研发企业,比如宇通、比亚迪、吉利、大陆电子、李尔等知名企业,所以也可以这么说,森鹏具备整车电器架构的设计能力!

9、森鹏其他产品解决方案-1

以上是我们对环卫数字化的认知和做的一些研发积累,在我们调研的过程中,还发现环卫运营的一些其他痛点,我们也迅速推出的解决方案,第一个是车载垃圾桶称重系统,在我们研发这个产品之前,我们调研的客户中,有90%以上抱怨他们装的称重系统不准,使用一段时间后数据偏移严重,传统的方案是通过算法来不断的纠正因传感器结构设计带来应力分散问题,但这只建立在传感器结构是恒定的规律的才能成立,但车身机械结构显然不可能保证恒定,所以靠算法纠偏前期可能有用,但长期来看,我们认为不可行,我们发现这是一个行业的痛点,森鹏于2019年初立项并投入30多名结构、电子电控骨干研发人员组成攻关小组,经过多次设计方案修改验证,最终在称重传感器的结构上做了一个颠覆式创新,从根本上解决这个问题,用直线轴承传感器来处理应力的分散减带来的问题,这里面的专业知识很深了,在这里我就不多讲了,有兴趣可以会后详细交流,森鹏目前推出的这套称重系统,精度可以做到±2%,而且从根本上解决了稳定性的问题。

10、森鹏其他产品解决方案-2

第二个是个安全产品——全视野电子后视镜,其目的是降低事故率,特别是针对垃圾转运车,为什么这么说呢,我们知道垃圾转运车一般车比较大,且是全天候工作,而且大多是凌晨出车,这就出现几个安全问题,车头右下方的驾驶盲区、夜晚雨天的情况视线问题造成的车辆事故占比比较高,在一个行业报告上看到过一个数据,在商用车领域因盲区造成的事故率高达31%,因视线不清楚造成的事故率占比28%,所以我们推出全视野电子后视镜产品在环卫车上应用,它的特点是盲区可视,雨天看的清、夜晚看的见,请看这两张图片…,我们有个项目案例,垃圾车全部配备右侧电子后视镜,经过半年的运营,未发生过类似的事故,司机反映也特别好!

11、森鹏其他产品解决方案-3

第三个产品是路沿清扫循线辅助系统,这个产品的目的是解决清扫车司机劳动强度大、驾驶安全、及企业用工成本高的问题,为什么这么说呢,在做的各位领导都比较清楚,清扫车大部分场景是要路沿清扫,要求扫盘更好扫到路边又不至于过近碰坏扫盘,这就要求司机驾驶水平很高,而且在驾驶的过程中经常看外后视镜以确保扫盘位置,这样既不安全也形成职业病(颈椎病),所以说对司机来说劳动强度大且有安全隐患,对于企业来说招聘的成本也高,因为只有高工资才能招到这样技术好又愿意吃苦的人嘛,所以森鹏针对这样的行业痛点推出循线辅助系统,这个系统的核心是利用AI算法,将扫盘与路沿的距离智能识别出来,并通过视频报警提醒司机及时调整方向盘,如图,我们在车外安装一个AI摄像头,将画面处理后传到驾驶室的中控屏上,司机只需根据报警瞟一眼视频画面即可清楚如何调整方向盘,这样大家可能还不是很直观理解,我们专门做了一个小视频直观的感受使用的,这个视频就是司机在中控屏看到的画面。

 

我想大家都已经看明白了,最后我想说的是这只是第一阶段的方案,或者是后装的方案,第二阶段我们将与车厂的合作伙伴及大型运营公司联合开发自动驾驶循线系统,具体就是在这套方案的基础上增加电动转向机构的控制,实现可落地的、大规模应用的、符合法规要求的半自动驾驶技术方案!

好,以上就是我的汇报,由于时间有限,不能在此探讨太多,会后希望与各位行业精英继续探讨,依托森鹏在环卫行业软硬件一体的研发能力为行业的智慧升级助把力!

相信 相伴 相成就 !谢谢!

 
关键词: 环卫 作业 数据


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